Investeren in mensen, organisatie en cultuurverandering

De omslag naar datagedreven werken is niet te realiseren met een paar eenvoudige ingrepen, zoals een training en een paar goede voorbeelden. Het vergt een cultuurverandering van de organisatie en bij de medewerkers.

Om datagedreven te kunnen werken, moeten mensen een aantal vaardigheden hebben, zoals gevoel voor getallen en het kunnen maken van eenvoudige analyses in Excel. Bij zittend personeel kan de overheid hier nog winst behalen. Dit geldt in het bijzonder voor kleine organisaties, zoals kleine gemeenten of samenwerkings­verbanden. Voor gemeenten geldt bovendien dat ze er in de afgelopen jaren veel taken bij hebben gekregen en de complexiteit is toegenomen. Basiskennis over data bij zittend personeel is essentieel om de kracht van data binnen het openbaar bestuur optimaal te kunnen benutten.

Bij het trainen van zittend personeel gaat het niet alleen om basale datavaardigheden, maar ook om bewustwording over de mogelijkheden van data. Ook ethische kwesties verdienen hierbij aandacht. Dit is belangrijk voor de data scientist, maar ook heel expliciet voor de rest van het personeel. Met name beleidsmedewerkers moeten getraind worden in wat ze met data kunnen en mogen doen. Zo nodig kan de overheid samen met wetenschappers een overheidsbrede data-dilemmatraining ontwikkelen.

Veel bestaande initiatieven

Er zijn veel initiatieven rondom het starten of aanpassen van cursussen en opleidingen op het gebied van data. De Rijksacademie voor Digitalisering en Informatisering Overheid (RADIO) ontwikkelde bijvoorbeeld een digitale cursus-serie Artificial Intelligence, die januari 2019 is gestart en beschikbaar is voor iedere ambtenaar in Nederland. Universiteiten, hbo’s en marktpartijen bieden trainingen aan over datagedreven beleid en het werken met data. En in opdracht van het ministerie van IenW ontwikkelt de Universiteit van Leiden een kennis- en veranderprogramma voor het middenmanagement. Hiermee willen ze datagedreven werken onderdeel maken van de bestaande manier van werken.

Naast trainingen zijn ook evenementen als ‘hackathons’ en ‘data challenges’ een manier om in aanraking te komen met data: in korte tijd leren deelnemers daarmee welke data er zijn en wat voor mogelijkheden die bieden.

Aantrekkelijke werkgever voor data scientists

De overheid wil een aantrekkelijke werkgever zijn voor data scientists; een gewilde beroepsgroep op dit moment. Om hen bij grote schaarste voor de overheid te werven en behouden, moeten overheidsorganisaties deze medewerkers in teams plaatsen waar ze de ruimte hebben om te innoveren. Ook de aanwezigheid van voorzieningen en het bieden van een carrièreperspectief zijn belangrijke randvoorwaarden.

De data scientist is een verzamelnaam voor een heel palet aan functies; het tekort zit met name in aanverwante functies, zoals data engineers. Belangrijk aandachtspunt is de kloof tussen beleidsmedewerkers en dataspecialisten. Die vraagt om investeringen in wederzijds begrip en co-creatie. Dat kan bereikt worden door training, aandacht voor goede contacten en actieve kennisoverdracht.

Ook stagiairs spelen een rol in het verbinden van beleid en data science. Niet alleen door hun waardevolle bijdrage aan dataprojecten, bijvoorbeeld via een afstudeeropdracht. Ook omdat zo’n project een goede kennismaking is met de overheidsorganisatie en de daaraan gekoppelde mensen, mogelijkheden en doelen. Daardoor kunnen stagiairs na hun afstuderen mogelijk makkelijker als werknemer in dienst treden.

Er zijn meerdere initiatieven om (jonge) data- en IT-professionals te werven voor de overheid. Bijvoorbeeld het Datascience traineeprogramma van het Uitvoeringsprogramma Bedrijfsvoering Rijk (UBR) en het Rijks ICT-traineeprogramma.

We moeten in Nederland meer doen om onze ICT-kennis op peil te krijgen en voorkomen dat die kennis naar het buitenland wegvloeit. Op dit moment verlaat 62,4 procent van de internationale studenten Nederland na het afronden van een ICT-gerelateerde studie. Bij de huidige studentenaantallen komt dat neer op ruim 1200 WO-studenten per jaar.

‘Los in kleine stapjes een specifiek probleem op’

“Als startup helpen we organisaties slim gebruik te maken van data. Datagedreven werken doe je niet met een checklist, het is eerder een puzzel. Soms eenvoudig en af en toe ingewikkeld. Centrale vraag moet zijn: welke informatie heb ik en wat wil ik ermee bereiken? Basiskennis over datagedreven werken is daarbij cruciaal. Hoe werkt het? En wat zijn de gevolgen? Daar kunnen veel organisaties nog beter over nadenken. Overheid en bedrijven hebben de neiging om één ­totaaloplossing te zoeken voor alle problemen. Vaak werkt het beter om in kleine stapjes een specifiek probleem op te lossen. Overheden kunnen hierbij leren van startups, omdat zij oplossingen zo efficiënt mogelijk leveren en altijd testen in de praktijk. Ik vind het dan ook een positieve ontwikkeling dat ze meer willen samenwerken met startups.”
Erwin Haas, data scientist en medeoprichter Landscape, een startup in datascience

Planning Agenda Digitale Overheid

Investeren in mensen, organisatie en cultuurverandering